Polohově závislé plánování přenosu dat pro aplikace procházení distribuovanou virtuální scénou.

Abstract

Důležitou součástí aplikací procházení distribuovanou virtuální scénou je proces plánování přenosu dat. Jeho hlavním úkolem je zajištění efektivního přenosu dat a maximální kvality renderovaného obrazu. Největší vliv na kvalitu renderované scény mají omezení síťového připojení. Tyto omezení lze redukovat pomocí multi-resolution reprezentace dat scény, určováním priorit stahování jednotlivých částí scény, a přednačítáním dat. Pokročilé metody pro určování priorit a přednačítání částí scény jsou založeny na predikci pohybu uživatele vycházející z matematického popisu jeho pohybu. Tyto metody jsou schopny predikovat následující pozici uživatele jen v krátké vzdálenosti od jeho aktuální polohy. V případě náhlých, ale pravidelných změn směru pohybu uživatele jsou tyto metody nedostatečné co do přesnosti i délky predikce. V této práci je navrhnut komplexní přístup k řešení plánování přenosu dat splňující i tyto požadavky. Navrhované řešení využívá predikci pohybu uživatele založenou na znalostech k určení priority stahování dat i předstahování částí scény. Provedené experimenty nad testovacími daty ukazují, že navržené schéma plánování přenosu dat umožňuje dosažení vyšší efektivity přenosu dat a vyšší kvality renderovaného obrazu během průchodu testovací scénou.

Data transfers scheduling process is an important part of almost all distributed virtual walkthrough applications. Its main purpose is to preserve data transfer efficiency and rendered image quality. The most limiting factors here are network restrictions. These restrictions can be reduced using multi-resolution data representation, download priority determination and data prefetching algorithms. Advanced priority determination and data prefetching methods use mathematic description of motion to predict next position of a user. These methods can accurately predict only close future positions. In the case of sudden but regular changes in user motion direction (road networks), these algorithms are not sufficient to predict future position with required accuracy and at required distance. In this thesis a systematic solution to data transfers scheduling is proposed which solves also these cases. The proposed solution uses next location prediction methods to compute download priority or additionally prefetch data needed to render a scene in advance. Experiments show that compared to motion functions the proposed scheduling scheme can increase data transfer efficiency and rendered image quality during exploration of tested scene.